• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.761-768
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• 2023

4차 산업혁명에서 AI(Artificial Intelligence)와 IoT(Internet of Things) 기술은 다양한 분야에서 혁신적으로 활용되고 있으며, 특히 자산 관리, 재해 관리, 기상 관측 분야에서의 성장세가 돋보인다. 이러한 분야에서는 실시간으로 대상의 위치와 상태를 정확히 파악하고, 기존 센서로 감지하기 어려운 상황에서도 다양한 데이터를 수집할 필요가 있다. 이를 위해 위성항법시스템 기술의 활용이 필수적이며, 이 기술을 통해 자산의 효율적인 관리, 재해 예방 및 대응, 정확한 기상 상황 예측 등이 가능하다. 본 논문은 AI 또는 IoT를 접목한 다양한 분야 중 자산관리, 재난 관리, 기상 관측 분야에서 위성항법시스템 기술이 적용된 최신 동향을 조사한 결과를 제시하고 분석한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.821-830
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• 2023

인터넷 네트워크 기술의 발전이 촉발한 새로운 OTT 영상 콘텐츠 플랫폼은 콘텐츠에 대한 수요를 늘리고 소비 패턴을 변화시키고 있다. 이러한 흐름은 한국 애니메이션 산업에 긍정적인 변화를 가져오고 있으며, 다양하고 고품질의 애니메이션 콘텐츠가 점점 더 중요해지고 있다. 기술 투자가 증가함에 따라 영상 제작 기술도 계속 발전하고있다. 특히, 3D 애니메이션과 VFX 제작 기술은 이전에는 생각할 수 없었던 효과들을 가능하게 하며 정교하고 사실적인 그래픽을 구현하게 해주고 있다. 4차 산업 혁명은 이러한 기술 발전에 새로운 기회를 제공하고 있다. 인공지능(AI)의 성장은 반복 작업을 자동화해 제작 효율을 향상시키고, 기존의 제작 기술을 넘어서는 혁신을 가능하게 하고 있다. 첨단 기술이 기반인 3D 애니메이션과 VFX는 지속적으로 연구되며, 제작 과정에 더욱 적극적으로 통합될 것으로 예상된다. 디지털 기술은 또한 아티스트의 창의력을 확장하는 역할을 하고 있다. AI와 첨단 기술의 미래는 무한한 잠재력을 지니고 있으며, 이를 통해 영상 콘텐츠 산업이 어떤 새로운 단계로 나아갈 수 있을지 기대가 높아지고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.9-16
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• 2023

태권도 겨루기의 전자호구, 축구의 VAR 등 스포츠에서 기술 발전이 고도화되고 있다. 하지만 태권도 품새는 사람이 직접 자세를 눈으로 보고 판단하며 지도하기 때문에 때로는 대회의 현장에서 판정시비가 일어난다. 본 연구는 인공지능을 이용하여 태권도 동작을 더 정확하게 판단하고 평가할 수 있는 인공지능 모델을 제안한다. 본 연구에서는 촬영 및 수집한 데이터를 전처리한 후 학습, 테스트, 검증 세트로 분리한다. 분리한 데이터를 각 모델과 조건을 적용하여 학습한 후 비교하여 가장 좋은 성능의 모델을 제시한다. 각 조건의 모델은 정확도, Precision, Recall, F1-Score, 학습 소요 시간, Top-n error의 값을 비교하였고 그 결과 ResNet50과 Adam을 사용한 조건에서 학습한 모델의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모델을 활용하여 교육 현장이나 대회 등 다양한 방면에서 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 의류 디자인 도면 이미지의 글자 검출을 위한 경량화된 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 최근 의류 디자인 산업에서 Digital Transformation의 중요성이 대두되면서, 디지털 도구를 활용한 의류 디자인 도면 작성이 강조되고 있으며, 디지털화된 의류 디자인 도면의 활용 가능성을 고려할 때, 도면에서 글자 검출과 인식이 중요한 첫 단계로 간주된다. 이 연구에서는 기존의 글자 검출 딥러닝 모델을 기반으로 의류 도면 이미지의 특수성을 고려하여 경량화된 네트워크를 설계하였으며, 별도로 수집한 의류 도면 데이터 셋을 추가하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 실험 결과, 제안한 딥러닝 모델은 의류 도면 이미지에서 기존 글자 검출 모델보다 약 20% 높은 성능을 보였다. 따라서 이 논문은 딥러닝 모델의 최적화와 특수한 글자 정보 검출 등의 연구를 통해 의류 디자인 분야에서의 Digital Transformation에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.37-53
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• 2023

인공지능에 기반한 지능형 지휘통체체계는 복잡하고 방대한 전장정보와 전술 데이터들을 학습모델을 통해 자동으로 융합 및 추출하여 전장상황을 분석한다. 지휘관은 지능형 지휘통제체계의 상황분석 결과를 제공받아 전장인식이 가능하여 의사결정을 지원할 수 있다. 의사결정지원에 특화된 결과를 지휘관에게 제공하기 위해서는 인공지능을 학습하기 위한 실 전장상황과 유사한 전장상황분석 데이터셋 생성이 필요하다. 본 논문은 기존 선행연구인 '인공지능 기반 전장상황분석을 위한 가상 전장상황 데이터 셋 생성 연구'의 다음 단계의 데이터셋 구축 방법 연구로 지휘관의 의사결정지원 및 미래 전장인식을 위해 최종적인 전장상황분석 결과에 필요한 데이터셋을 생성하는 방안에 대해 제안하였다. 전장상황 분석용 학습 데이터셋 생성도구 SW를 설계 및 구현하였고, 구현한 SW를 이용하여 데이터 레이블 작업을 진행하였다. Siamese Network 학습모델을 이용하여 구축한 데이터셋을 입력하고, 후처리 알고리즘을 활용한 출력 결과를 도출하여 생성한 데이터셋을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.685-686
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• 2023

상수도관의 수질 및 부식도 검사에는 파이프에 손상을 입히지 않고 지속적인 방법이 필요하다. 초음파는 이를 만족하면서 상태를 확인할 수 있고 주파수가 높을수록 해상도가 좋아져 정밀한 측정이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 특성을 이용해 상수도관 모니터링 시스템으로 초음파 기반의 Scanning Acoustic Microscopy(SAM)과 Convolutional Neural Network(CNN)을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 Non-Destructive Testing(NDT)방식의 단점을 보완하면서 더 높은 해상도로 상수도관을 점검하는 방식으로, SAM 을 이용하여 부식으로 인한 파이프 두께 변화와 부유물의 여부 및 수질을 동시에 감지하고 얻은 데이터를 CNN 으로 분석했다. CNN 의 높은 정확도 결과로 이 시스템의 파이프 부식도 및 수질 모니터링에 대한 적합성을 보여주었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.41-47
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• 2023

금융상품의 가치평가는 다양한 기술의 변화에 따라 계속 발전하고 있다. 최근에는 머신러닝과 인공지능 기술을 활용한 가치평가에 대한 관심이 높아지면서 금융시장의 변화에 신속하게 대응하고 있다. 이러한 기술적 발전은 실시간 데이터 처리에 대한 요구와 금융시장의 다양한 특성을 고려하여 정확하고 효과적인 가치평가를 가능케 한다. 수치해석 기법은 금융기관과 투자자들 사이에서 중요한 의사 결정 도구로 사용되며, 투자의 성과 예측과 리스크 관리를 위한 필수 도구로 인식되고 있다. 본 연구에서는 금융시장의 다양한 변화와 자산 데이터를 고려하여 정확한 예측을 제공하는 수치해석 기반 금융 시스템의 특허 동향을 분석한다. 이를 통해 실질적인 산업현장에서의 금융 기술의 발전을 살펴보고 금융시장에서의 기술적 수준을 가늠할 수 있을 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.51-56
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• 2023

손 제스처의 인식은 구어 사용이 어려운 사람들의 의사소통을 위한 중요한 기술이다. 제스처 인식에 널리 사용되는 근전도 신호는 사전 자세에 따라 동작이 달라지기 때문에 제스처 인식의 어려움이 있을 것으로 예상되지만, 이에 관한 연구는 찾기 어렵다. 본 연구에서는 사전 자세에 따른 제스처 인식 성능의 변화를 분석하였다. 이를 위해 총 20명의 피험자에게서 사전 자세를 가지는 동작에 대한 근전도 신호를 측정하고, 제스처 인식을 실험하였다. 그 결과, 학습 및 테스트 데이터 간 사전 상태가 단일한 경우에는 평균 89.6%의 정확도를, 상이한 경우에는 평균 52.65%의 정확도를 보였다. 반면, 사전 자세를 모두 고려한 경우에는 정확도가 다시 회복됨을 발견하였다. 이를 통해 본 연구에서는 근전도를 활용하는 손 제스처 인식시에 사전 자세가 다양하게 고려하여야 함을 실험적으로 확인하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.119-124
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• 2023

최근 딥러닝은 다양한 분야에서 전통적인 기계학습에 비해 월등히 높은 성능을 보이고 있으며, 패턴인식을 위한 보편적인 방법으로 자리 잡아 가고 있다. 하지만, 이에 비해 정형데이터를 사용하는 분류 문제에서는 여전히 머신러닝 기법이 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 정형데이터를 고차원 텐서로 변환하는 네트워크 모듈을 제안하며, 이 모듈을 보편적인 딥러닝 네트워크와 함께 구성하여 정형데이터의 분류 문제에 적용하였다. 제안된 방법은 4종의 데이터셋을 활용하여 학습 및 검증되었으며, 제안된 방법은 90.22%의 평균 정확도를 달성하여, 최신 딥러닝 모델인 TabNet에 비해 2.55%p 높은 정확도를 보였다. 제안된 방법은 컴퓨터 비전 분야에서 높은 성능을 보이는 다양한 네트워크 구조를 정형데이터에 활용할 수 있다는 점에서 의미가 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.17-22
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• 2023

뇌-기계 인터페이스(BMI)는 신경활동을 통해 발생하는 전기 신호인 뇌파를 해석하여 기계를 제어하는 인터페이스이다. BMI는 다양한 분야에 적용될 수 있으나 뇌파 측정 및 해석을 위한 하드웨어의 휴대성이 낮아 대중적으로 사용되기에 어렵다는 단점이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 이전 연구에서는 클라우드 컴퓨팅을 이용한 사물인터넷 기반 뇌-기계 인터페이스 시스템을 제안하였다. 본 연구에서는 위 시스템의 실시간 사용성을 증명하기 위하여 뇌파로 퐁(Pong) 게임을 조종하는 애플리케이션을 개발하여 테스트하였다. 그 결과 제안된 BMI 사용자가 최적 제어 인공지능과의 실시간 퐁 게임 대결에서 대등한 스코어를 보였다. 따라서 본 연구 결과는 사물인터넷 기반 뇌-기계 인터페이스가 일상생활 속 다양항 실시간 애플리케이션으로 활용될 수 있음을 시사한다.